Эта статья посвящена основам и необходимой терминологии, чтобы начать работу с машинным обучением.

В настоящее время ML стало одной из самых горячих тем на этой технологической арене. И он пользуется огромным спросом и имеет решающее значение в каждой отрасли для увеличения прибыли и лучшего прогнозирования будущего отрасли.

Что такое машинное обучение и зачем оно нужно?

Машинное обучение - это поиск закономерностей в существующих данных, а затем создание и использование модели, которая распознает эти закономерности в новых данных.

Здесь наиболее запутанными для понимания могут быть «шаблоны», поэтому давайте попробуем разобраться на примере. Предположим, у нас есть телекоммуникационная компания «xyz», и у нас есть задача выяснить, сколько клиентов в ближайшие месяцы могут переключиться на другого провайдера. . Итак, для этого мы предоставили:

  • Исторические данные клиентов, включая зарегистрированные жалобы на нашем канале поддержки клиентов.
  • Зарегистрированные жалобы представляют собой «шаблоны», которые мы обнаруживаем с помощью алгоритма машинного обучения для создания модели.
  • Теперь у нас есть созданная и развернутая модель, и мы можем предоставить недавно зарегистрированные жалобы (данные), чтобы увидеть, соответствует ли она существующим жалобам (шаблонам), чтобы предсказать, переключится ли клиент или нет.

Вот как мы можем использовать машинное обучение для прогнозирования будущего отрасли и помочь нам предпринять соответствующие шаги, прежде чем что-то пойдет не так.

Машинное обучение можно использовать не только для конкретной отрасли, но и для выявления случаев мошенничества с кредитными картами, сортировки спам-писем, беспилотных автомобилей и т. Д.

Почему машинное обучение сейчас так популярно?

Чтобы хорошо освоить машинное обучение, необходимы:

  • Множество данных.
  • Большая вычислительная мощность.
  • Эффективные алгоритмы машинного обучения.

Все это доступно как никогда.

Важная терминология в машинном обучении:

Часто используемые алгоритмы машинного обучения:

Эти алгоритмы играют важную роль в создании модели из подготовленных данных.

Что нам нужно для начала машинного обучения?

Если мы хотим начать ML сегодня, нам понадобится следующее:

  • Данные: он действует как сырье для машинного обучения.
  • Алгоритмы машинного обучения: это сложная и наиболее важная часть для освоения, но не невозможная, нам нужно будет изучить исчисление, вероятность, статистику и т. Д. Эти алгоритмы будут обрабатывать данные для создания модели, чтобы сделать прогноз с новым предоставленные данные.

Я надеюсь, что у нас есть необходимая ясность, что такое машинное обучение и как мы можем начать его внедрять сегодня. В наши дни это самый востребованный навык в ИТ-индустрии.

Удачного обучения :)